В чем преимущества и недостатки партиционирования данных в Apache Spark?

Преимущества партиционирования данных в Apache Spark:

• Улучшение производительности чтения. habr.com Партиционирование позволяет выполнять «предварительный фильтр» данных на уровне файловой системы, что снижает объём данных, загружаемых при выполнении запросов. habr.com
• Оптимизация ресурсов. habr.com Партиционирование помогает управлять ресурсами, распределяя данные по файлам и директориям, что оптимизирует хранение и доступ к данным. habr.com
• Масштабируемость. habr.com Партиционирование улучшает масштабируемость приложений, поскольку обработка и хранение данных становятся более эффективными. habr.com
• Параллельность. www.sparkcodehub.com sparktpoint.com Разбиение данных на партиции позволяет планировать параллельное выполнение задач на разных узлах, что позволяет полностью использовать ресурсы кластера. sparktpoint.com

Некоторые недостатки партиционирования данных в Apache Spark:

• Большое количество партиций. habr.com spark-school.ru Слишком большое их количество может привести к увеличению числа мелких файлов, что затруднит управление файловой системой и может снизить производительность. habr.com
• Неравномерность данных. spark-school.ru Партиции могут быть разного размера, например, количество записей с населением Китая и Ватикана разное. spark-school.ru